TABLA 3. Correlaciones entre variables explicativas: Total Industria
dBCN |
d ~1 ∙≡1986 |
t≡‰ |
ln Spe loc _ s,1986 |
ln Div _ Iocs,1986 |
ln D _ loci986 | |
dBCN |
1.00 | |||||
dS-B1D1986 |
-0.27 |
1.00 | ||||
tINFR1986 |
0.50 |
-0.21 |
1.00 | |||
ln Spe _ locs,1986 |
-0.14 |
0.27 |
-0.15 |
1.00 | ||
ln Div _ locs,1986 |
-0.18 |
0.00 |
-0.10 |
0.10 |
1.00 | |
ln D _ loc1986 |
-0.55 |
0.35 |
-0.49 |
0.10 |
0.11 |
1.00 |
La ecuacion (1) se estima por minimos cuadrados ordinarios donde, para corregir la
presencia de heterocedasticidad en la muestra cross-section, los errores estandar y la matriz
de covarianzas son calculados por el método de White (1980).
5 RESULTADOS
La Tabla 4 muestra los resultados de las estimaciones considerando solo las variables
municipales para el total de la industria manufacturera y para cada uno de los siete
subsectores.
La variable distancia a Barcelona presenta un coeficiente estimado con un signo negativo y
significativo en cinco de las ocho estimaciones llevadas a cabo. Este resultado denota que el
crecimiento de la densidad de empleo municipal es mayor cuanto menor es la distancia
respecto las econom^as de urbanizacion que, emergiendo del CBD, actuan a escala
metropolitana.
La inversa de la distancia al subcentro especialzado mas proximo presenta un coeficiente con un
signo positivo y significativo en el total de la Industria (2.025) y en cada uno de los siete
subsectores industriales, siendo mayor la influencia que ejercen los subcentros del Textil
(3.146). Por lo tanto, la evidencia empfrica permite sostener la idea de que el crecimiento de
la densidad de empleo también depende de la proximidad a los subcentros especializados y,
por tanto, del acceso a las econom^as de localizacion que de ellos emergen.
El tiempo de acceso a la v^a preferente mas proxima presenta en todos los casos un coeficiente
negativo y significativo, indicando que el crecimiento de la densidad de empleo es mayor en
aquellos municipios con un acceso mas rapido a las v^as preferentes.
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